机器人视觉系统通过一个多步骤的流程来处理和分析图像，该流程将原始传感器数据转换为可操作的信息。该过程始于使用相机或深度传感器（如 LiDAR 或 RGB-D 相机）进行图像采集，这些传感器将视觉数据捕获为像素阵列或 3D 点云。这些传感器通常会对数据进行预处理，以校正失真、调整曝光或对齐深度和颜色信息。例如，立体相机可能会生成视差图以估计距离，而制造机器人可能会使用高速工业相机来捕获精确的零件几何形状。然后，将原始数据转换为标准化格式（例如，RGB 矩阵或深度图）以进行下游处理。
捕获图像后，它们会经过特征提取和分析。边缘检测（例如，Canny 边缘检测器）、颜色阈值处理或模板匹配等算法可识别关键模式或对象。对于复杂的任务，卷积神经网络 (CNN) 会对对象进行分类或将图像分割成感兴趣的区域。例如，自动驾驶汽车的视觉系统可能会使用 CNN 来检测场景中的行人，而仓库机器人可以使用特征匹配来定位包裹上的条形码。来自 LiDAR 等传感器的深度数据增强了空间理解，从而可以在工业环境中执行避障或料箱拣选等任务。 OpenCV 等库或 PyTorch 等框架为这些步骤提供了预构建的函数，从而缩短了开发时间。
最后，系统将分析后的数据转换为可操作的输出。这可能涉及计算物体坐标以供机械臂抓取，为自主机器人生成导航路径，或在质量控制系统中触发警报。例如，水果采摘机器人使用其视觉模型中的边界框坐标来引导其夹具，而缺陷检测系统会标记制造零件中的异常情况。开发人员必须针对延迟和准确性进行优化——使用模型量化或硬件加速（例如，GPU 或 TPU）等技术——以满足实时需求。挑战包括处理不同的光照条件、遮挡和传感器噪声，通常通过数据增强、传感器融合或自适应算法来解决。 ROS（机器人操作系统）等工具可帮助将视觉模块与更广泛的机器人控制系统集成。